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# Monitoring Dashboard - プロジェクトモニタリングダッシュボード marimo Run Mode を使って、プロジェクト進捗・テスト結果・要件トレーサビリティを可視化するダッシュボードを生成します。 ## Workflow 1. データソース（JSON/CSV）を指定 2. ダッシュボードのレイアウトを選択（進捗/テスト/統合） 3. marimo ノートブック（.py）を自動生成 4. `marimo run` で起動し、ブラウザで確認 ## Dashboard Types ### 1. プロジェクト進捗ダッシュボード WBS進捗データから以下を可視化: - タスク完了率（全体/フェーズ別） - バーンダウンチャート - 担当者別負荷（ワークロード） - 遅延タスクアラート **データ形式:** `dummy-wbs-progress.json` ```json { "tasks": [ { "id": "WBS-001", "name": "タスク名", "phase": "Phase A", "assignee": "担当者", "progress": 75, "start_date": "2025-01-01", "due_date": "2025-01-15", "status": "in_progress" } ] } ``` ### 2. テスト結果ダッシュボード テスト実行結果から以下を可視化: - テストスイート別 成功/失敗/スキップ率 - テストカバレッジ推移 - 失敗テスト一覧（重要度順） - テスト実行時間分析 **データ形式:** `dummy-test-results.json` ```json { "suites": [ { "name": "スイート名", "tests": [ { "id": "TC-001", "name": "テスト名", "status": "passed", "duration_ms": 150, "severity": "high" } ] } ] } ``` ### 3. 要件トレーサビリティダッシュボード 要件→設計→テストの追跡: - 要件カバレッジマトリクス - 未テスト要件のハイライト - 要件ステータス分布（円グラフ） ## marimo ノートブック構造 ```python import marimo as mo import pandas as pd import plotly.express as px import json app = mo.App() @app.cell def load_data(): """データ読み込み""" with open("path/to/data.json") as f: data = json.load(f) return pd.DataFrame(data["tasks"]) @app.cell def progress_chart(df): """進捗チャート""" fig = px.bar(df, x="